Om te kunnen toetsten of de in hoofdstuk 3 beschreven variabelen daadwerkelijk van invloed zijn op de afhankelijke variabelen subsidiaries, branches en totaal aan S en B, zijn deze, zowel in drie clusters, als separaat getoetst. Dit hoofdstuk zal allereerst de resultaten van de clusters analyseren en vervolgens de resultaten van de separate variabelen. Ter afsluiting van de gehele analyse vindt u in Tabel P de samenvatting van de verwachte tekens uit de theorie en de uiteindelijke resultaten van zowel de clusters als de losse variabelen.
7.1 Analyse clusters
De clusters zijn getoetst met behulp van de meervoudige regressieanalyse. Deze clusters zullen geanalyseerd worden aan de hand van Tabellen E t/m G. Bij elk van de drie getoetste clusters zijn geen problemen voorgevallen met de heteroskedasticiteit en/of vormen van autocorrelatie. Derhalve is het gerechtvaardigd de resultaten van het OLS-model te interpreteren. Per cluster zal besproken worden waar er significante verbanden zijn gevonden en wat de adjusted R2 is. Om te interpreteren of de geobserveerde adjusted R2 (het percentage observaties dat verklaard wordt door het model) hoog of laag is, geven we de adjusted R2 van vergelijkbare onderzoeken. Het onderzoek van Cerutti et al. (2007) laat een adjusted R2 van 57,6% zien bij zijn belangrijkste model. Focarelli & Pozzolo (2005) laten een adjusted R2 van 41,3% zien bij de steekproef van 256 observaties.
Allereerst kijken we naar het eerste cluster welke de invloed van de hoogte van de activa en de restricties van het thuisland bekijkt. Tabel E laat zien dat de hoogte van de activa, oftewel de omvang van de bank in het thuisland een positief significante invloed heeft op het aantal subsidiaries en/of branches. Voor het aantal branches en het totaal aan S en B is dit op een 1% significantieniveau en voor het aantal subsidiairies op een 5% significantieniveau. Ten aanzien van de restricties in het thuisland blijkt dat deze geen significante invloed hebben op het aantal subsidiaries en/of branches. Ook de richting van het verband mag niet geïnterpreteerd worden daar de p-waarde veel te ver van een acceptabel significantieniveau ligt (variërend van 0,29 tot 0,98). De adjusted R2 van de vergelijkingen is 32,35% voor het aantal branches, 12,42% voor het aantal subsidiaries en 25,59% voor het totaal aan S en B. Dit is in vergelijking met de onderzoeken van Cerutti et al. (2007) en Focarelli & Pozzolo (2005) niet heel hoog, maar zeker voor het aantal branches nog steeds zeer acceptabel.
Tabel E Resultaten cluster 1
Y n Aandelen ^ Verzekeringen ^ Vastgoed ^ Hoogte v/d activa Constante Adj. R2
Branches 61 -3,33E-02 0,163 -0,376 7,67E-09* 2,899*** 32,35%
(0,973) (0,876) (0,348) (0,000) (0,099)
Subsidiaries 61 3,214 1,002 0,358 6,19E-09** -3,707 12,42%
(0,292) (0,494) (0,653) (0,002) (0,345)
Totaal S en B 61 3,181 1,165 -1,84E-02 1,39E-08* -0,807 25,59%
(0,413) (0,547) (0,984) (0,001) (0,862)
* Significant op 1% niveau. ** Significant op 5% niveau. *** Significant op 10% niveau ^ = Thuisland
Cluster twee geeft de vergelijking met de variabelen BNP, BNI per inwoner, belastingtarief en restricties in het gastland. De resultaten van de analyse worden getoond in Tabel F. Tabel F laat zien dat er alleen een significant verband is tussen het de hoogte van het BNP in het gastland en het aantal subsidiaries en/of branches. De overige variabelen tonen geen significant verband tot de drie afhankelijke variabelen. Voor het BNP geldt dat het een positief significante invloed op het 1% significantieniveau heeft voor elk van de drie afhankelijke variabelen. Een variabele waarbij het significantieniveau niet hoog genoeg is, maar wel in de buurt komt is het belastingtarief. Hier blijkt een negatief verband zichtbaar met een significantieniveau van rond de 20%. Wellicht dat als de steekproef groter was geweest, dat deze wel binnen het vereiste significantieniveau waren gekomen. De adjusted R2 van de vergelijkingen is relatief hoog met respectievelijk 58,92%, 36,64% en 52,51%. Dat betekent dat voor zowel het aantal branches als het totaal aan S en B dat meer dan de helft van de observaties verklaard worden door het model.
Tabel F Resultaten cluster 2
Y n Aandelen ^ Verzekeringen ^ Vastgoed ^ Belastingtarief BNP BNI per inwoner Constante Adj. R2
Branches 55 -0,652 -0,688 0,127 -0,090 2,59E-06* 6,56E-05 7,349*** 58,92% (0,404) (0,320) (0,861) (0,182) (0,000) (0,425) (0,052)
Subsidiarie 55 -0,498 -0,839 0,127 -0,060 1,43E-06* 6,07E-05 6,486*** 36,64% (0,477) (0,178) (0,844) (0,322) (0,000) (0,411) (0,056)
Totaal S en 55 -1,149 -1,527 0,254 -0,150 4,02E-06* 1,26E-04 1,373** 52,51% (0,412) (0,220) (0,845) (0,215) (0,000) (0,393) (0,042)
* Significant op 1% niveau. ** Significant op 5% niveau. *** Significant op 10% niveau ^ = gastland
Cluster drie toont de invloed van de cultuurverschillen en de fysieke afstand op het aantal subsidiaries en/of branches. Ter controle zijn in deze vergelijkingen ook de mogelijke invloed van de variabelen exportniveau en taalovereenkomst meegenomen. Tabel G toont de resultaten van de toetsen voor cluster drie. Hierbij valt te zien dat de variabele afstand een negatief significante invloed heeft van het 10% significantieniveau op het aantal subsidiaries. De cultuurverschillen lijken, enkele uitzonderingen daargelaten weinig invloed te hebben. De uitzonderingen zijn de negatieve verbanden van individualiteit (IDV) en mannelijkheid (MAS) op het aantal subsidiaries en de positieve invloed van onzekerheidstolerantie (UAI) op het aantal branches. Het significantieniveau van de regressiecoëfficiënten is 5% of 10%. De controlevariabele exportniveau blijkt een zeer invloedrijke
variabele te zijn. Op alle drie de afhankelijke variabelen heeft het exportniveau een positief significante invloed op het 1% significantieniveau. De variabele taalovereenkomst blijkt geen significante invloed te hebben, al is deze in het geval van het aantal subsidiaries en totaal aan S en B bijna wel positief significant.
De adjusted R2 van de vergelijkingen laat zien dat deze met 24,46%, 13,51% en 26,88% in verhouding tot andere clusters en andere artikelen relatief laag zijn. Voor het aantal subsidiairies ligt dit percentage wel erg laag, en is het de vraag of de resultaten van de invloed van de cultuurverschillen wel stand houden bij een andere steekproef.
Tabel G Resultaten cluster 3
Y n Afstand Δ PDI ^ Δ IDV ^ Δ MAS ^ Δ UAI ^ Export TL -> GL Taalovereenkomst Constante Adj. R2
Branches 249 1,67E-05 -3,15E-03 -1,18E-04 5,97E-03 7,58E-03** 7,72E-08* 9,16E-02 5,55E-01* 24,46%
(0,263) (0,376) (0,972) (0,155) (0,020) (0,000) (0,569) (0,005)
Subsidiaries 249 -2,57E-05*** -4,14E-03 -6,19E-03*** -9,23E-03** -3,61E-03 3,27E-08* 1,98E-01 1,590* 13,51%
(0,089) (0,251) (0,071) (0,030) (0,272) (0,000) (0,223) (0,000)
Totaal S en B 249 -8,96E-06 -7,28E-03 -6,31E-03 -3,25E-03 3,98E-03 1,1E-07* 2,89E-01 2,145* 26,88%
(0,697) (0,186) (0,265) (0,616) (0,482) (0,000) (0,244) (0,000)
* Significant op 1% niveau. ** Significant op 5% niveau. *** Significant op 10% niveau ^ = absolute getallen
7.2 Analyse losse variabelen
Evenals bij de vorige hoofdstukken zal ook nu per variabele besproken worden wat de resultaten zijn. De resultaten die getoond worden in de Tabellen H t/m O zijn allen getest voor de voorwaarden waaraan een OLS-model moet voldoen. In bijna alle gevallen is er, zoals ook aangegeven in de methodiek geen sprake van een normale verdeling voor de residuen. Deze is in sommige gevallen verbeterd door het verwijderen van uitschieters. In sommige gevallen was er sprake van heteroskedasticiteit. De oplossing hiervoor zal per hypothese uitgelegd worden. In alle gevallen is geen probleem met autocorrelatie vastgesteld, daar de Durbin-Watson waarden binnen de vereiste bandbreedtes bleven.
Per variabele worden in een tabel de resultaten weergegeven. Zo wordt van iedere variabele beschreven wat de regressiecoëfficiënt is in relatie tot de afhankelijke variabele subsidiaries, branches en het totale aantal van subsidiaries en branches. Tussen haakjes wordt daaronder de waarschijnlijkheid (p-waarde) weergegeven. Tenslotte wordt er aangegeven wat de R2 is. Tevens vindt u per tabel nog kort aangegeven wat het verwachtte teken is dat op basis van het literatuuroverzicht tot stand is gekomen en verwoord is in de hypothese. Het teken hiervoor in de tabellen is V.
7.2.1 Omvang van de overnemende bank
Alle drie de afhankelijke variabelen zijn gecorrigeerd voor een aantal uitschieters. Dit gebeurt met behulp van de methode waarbij de waarde van de afhankelijke variabele weggelaten wordt indien deze groter of kleiner is dan de verwachte waarde plus of min twee maal de standaarddeviatie. In formule worden uitschieters als volgt gedefinieerd: Y ≤ μ - 2*σ of Y ≥ μ + 2* σ. In het geval van subsidiaries en het totale aantal subsidiaries en branches (totaal aan S en B) bleek dit niet voldoende om heteroskedasticiteit te omzeilen. Daarvoor is gebruik gemaakt van de WLS methode. Het model, getoond in Tabel B, laat zien dat bezittingen een positief significante regressiecoëfficiënt geeft op het 1% niveau ten aanzien van de afhankelijke variabele branches en het totaal van S en B. Voor subsidiaries is de regressiecoëfficiënt significant positief op het 5% niveau. Respectievelijk 16,80%, 8,68% en 16,10% van de metingen worden verklaard met behulp van het model. Dit is gezien het feit dat het slechts één afhankelijke variabele betreft een redelijk verband. Zeker in vergelijking met de boven beschreven clusters, is dit een redelijke invloed van één variabele op de afhankelijke variabelen.
Tabel H. Testresultaten voor de invloed van hoogte v/d activa v/e bank op het aantal subsidiaries en/of branches
Y n V Hoogte v/d activa Constante R2
Branches 57 + 3,9E-09* 3,155* 16,80% (0,0015) (0,000) Subsidiaries 57 + 3,29E-09** 2,474* 8,68% (0,026) (0,000) Totaal S en B 57 + 7,65E-09* 5,792* 16,10% (0,004) (0,000)
* Significant op 1% niveau ** Significant op 5% niveau
7.2.2 Bankrestricties van het thuisland
Ook bij deze variabele is er gecorrigeerd voor extreme waarden. Uit Tabel I blijkt geen van de variabelen een significante invloed te hebben op het aantal branches, subsidiaries of het totaal aan S en B. De interpretatie van de waarden is hier aldus niet relevant. Dit blijkt ook uit het lage percentage R2
van maximaal 3% in het geval van totale restricties op branches, hetgeen betekent dat slechts
maximaal 3% van de metingen verklaard wordt door het model. In vergelijking met de R2 uit
Tabel I. Testresultaten invloed van bankrestricities in het thuisland op subsidiaries en/of branches
Y n V Aandelen Constante R2 V Verzekeringen Constante R2
Branches 61 ? 0,350 3,9** 0,06% ? -0,957 6,13* 2,11% (0,845) (0,054) (0,264) (0,000) Subsidiaries 61 ? 0,526 2,947 0,08% ? 0,172 3,178 0,04% (0,828) (0,270) (0,868) (0,129) Totaal S en B 61 ? -0,39 8,53*** 0,01% ? -1,478 1,094* 1,17% (0,926) (0,066) (0,406) (0,003)
Y n V Vastgoed Constante R2 V Totaal restricties Constante R2
Branches 61 ? -0,55 5,279* 2,44% ? -0,466 6,534* 3,00% (0,230) (0,000) (0,181) (0,000) Subsidiaries 61 ? -0,02 3,545* 0,00% ? 0,035 3,34 0,01% (0,971) (0,004) (0,935) (0,125) Totaal S en B 61 ? -0,916 9,751* 1,49% ? -0,808 1,197* 1,99% (0,348) (0,000) (0,278) (0,002)
* Significant op 1% niveau. ** Significant op 5% niveau. *** Significant op 10% niveau
7.2.3 Bruto Nationaal Product van het gastland
Alle drie de afhankelijke variabelen zijn ook bij deze variabele gecorrigeerd voor een aantal uitschieters. Tabel J laat zien dat er een positief significant verband is tussen de hoogte van het BNP van het gastland en het aantal branches en totaal aan S en B en dus niet voor subsidiaries als zelfstandige afhankelijke variabele. In beide gevallen gaat het om een lage regressiecoëfficiënt. De R2 is, in vergelijking met de andere variabelen, bij branches weer relatief hoog met 16,20%. Bij totaal aan S en B is dit bijna gehalveerd, bijna volledig door de invloed van de subsidiaries.
Tabel J. Testresultaten invloed van de hoogte v/h BNP op het aantal aanwezige subsidiaries en/of branches
Y n V BNP Constante R2 Branches 89 ? 2,10E-06* 2,246* 16,20% (0,000) (0,000) Subsidiaries 89 ? 3,65E-07 2,236* 0,77% (0,412) (0,000) Totaal S en B 89 ? 2,46E-06* 4,483* 8,60% (0,005) (0,000) * Significant op 1% niveau
7.2.4 Bankrestricties van het gastland
Bij de bankrestricties van het gastland zijn alle uitschieters weggelaten als oplossing voor heteroskedasticiteit. De rationale hiervoor is dat in landen waar veel meer dan een gemiddeld aantal subsidiaries en/of branches zit, het gaat om belastingparadijzen. Hierbij spelen de bankrestricties dan een ondergeschikte rol. Door deze extremen weg te laten valt er pas wat te zeggen over de steekproef zonder dat er een belangrijke weggelaten variabele een rol speelt die op voorhand al weggelaten had kunnen worden. Tabel K laat zien dat geen van de restricties een significante invloed heeft op het aantal subsidiaries. Bij de afhankelijke variabele subsidiaries is er een negatief significant verband ten
aanzien van de restricties op verzekeringen, vastgoed en totaal aantal restricties. De eerste twee op een 10% significantieniveau en het totaal op een 5% significantieniveau. Bij het totaal van S en B blijkt vastgoed en het totaal aan restricties een negatief significant verband te tonen. In alle gevallen is er
sprake van een gemiddelde R2 in vergelijking met de overige variabelen, die maximaal 9,13%
bedraagt. In alle significante gevallen ligt de regressiecoëfficiënt rond -0,5 met als uitschieter de -1,29 van de regressiecoëfficiënt van vastgoed op het totaal aan S en B.
Tabel K. Testresultaten invloed van bankrestricties in gastland op aantal subsidiaries en/of branches
Y n V Aandelen Constante R2 V Verzekeringen Constante R2
Branches 59 - 0,489 3,648* 0,80% - -0,342 3,98* 1,36% (0,484) (0,000) (0,379) (0,001) Subsidiaries 59 + -0,561 3,602* 2,84% + -0,631*** 4,351* 5,74% (0,202) (0,000) (0,067) (0,000) Totaal S en B 59 ? -0,905 '7,25* 2,04% ? -0,973 8,331* 3,79% (0,280) (0,000) (0,140) (0,000)
Y n V Vastgoed Constante R2 V Totaal restricties Constante R2
Branches 59 - -0,622 4,873* 4,34% - -0,277 5,128* 3,72% (0,113) (0,000) (0,143) (0,000) Subsidiaries 59 + -0,669*** 4,57* 6,22% + -0,389** 5,54* 9,13% (0,057) (0,000) (0,020) (0,000) Totaal S en B 59 ? -1,291*** 9,444* 6,42% -0,666** 1,067* 7,41% (0,053) (0,000) ? (0,037) (0,000)
* Significant op 1% niveau. ** Significant op 5% niveau. *** Significant op 10% niveau
7.2.5 Bruto Nationaal Inkomen per inwoner van het gastland
Allereerst zijn bij alle afhankelijke variabelen de uitschieters weggelaten. Dit om te corrigeren voor de gesignaleerde heteroskedasticiteit en met de rationale dat fiscaal voordelige landen geen invloed kunnen hebben. Dit bleek niet genoeg om te corrigeren voor heteroskedasticiteit, waardoor er gebruik is gemaakt van de ‘White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance’ schatter21. . Uit Tabel L blijkt dat het BNI per inwoner een positief significante invloed op het 1% niveau heeft op alle drie de afhankelijke variabelen. Weliswaar zijn de regressiecoëfficiënten laag, maar dit is te verwachten bij een onafhankelijke variabele waar het verschil in waarde zo groot kan zijn. Verder blijkt dat een mooi percentage van de variabelen verklaard wordt door het model met een minimale R2
van 22,76% voor branches en een R2 van 28,65% voor de totale S en B.
Tabel L. Testresultaten invloed van BNI per inwoner van het gastland op aantal subsidiaries en/of branches
Y n V BNI per inwoner Constante R2
Branches 83 - 1,28E-04* 1,326* 22,76% (0,003) (0,000) Subsidiaries 83 - 1,08E-04* 1,181* 23,40% (0,000) (0,000) Totaal S en B 83 - 2,36E-04* 2,507* 28,65% (0,000) (0,000) * Significant op 1% niveau
21 Deze ‘White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance’ schatter corrigeert automatisch voor heteroskedasticiteit, welke de gegevens interpretabel maakten.
7.2.6 Belastingtarief voor bedrijven in het gastland
Bij het testen van de variabele over het belastingtarief in het gastland is geen van de uitschieters weggelaten omdat de uitschieters juist die landen zijn waar een interessant belastingtarief aanwezig zou kunnen zijn. Daarnaast is er geen legitieme reden deze extreme waarden weg te laten daar het juiste metingen betreft en ze relevant zijn. De resultaten in Tabel M geven weer dat er geen significant verband bestaat tussen het belastingtarief en een van de afhankelijke variabelen. Het model verklaart ook bijna geen van de variabelen. Bij de conclusies zal nader op deze resultaten worden ingegaan.
Tabel M. Testresultaten invloed van Belastingtarief van het gastland op het aantal subsidiaries en/of branches
Y n V Belastingtarief Constante R2 Branches 87 + -7,20E-02 5,419* 1,35% (0,284) (0,005) Subsidiaries 87 - -3,10E-02 3,673* 0,50% (0,512) (0,007) Totaal S en B 87 ? -0,103 9,091* 1,02% (0,352) (0,004) * Significant op 1% niveau
7.2.7 Fysieke afstand tussen gastland en thuisland
Tabel N geeft de resultaten van de invloed van de fysieke afstand tussen landen op het aantal subsidiaries en/of branches weer. Hieruit blijkt dat afstand geen significante invloed heeft op branches en het totaal aan S en B, maar wel op subsidiaries. Hier betreft het een significant negatief verband op het 5% niveau. De R2 is echter, in vergelijking met andere variabelen, erg laag met slechts 1,5%. Daarnaast is ook de regressiecoëfficiënt gering maar dit valt te begrijpen door de grote verschillen in afstand tussen de landen.
Tabel N. Testresultaten invloed van fysieke afstand tussen landen op aantal subsidiaries en/of branches
Y n V Afstand in KM Constante R2 Branches 298 ? 2.42E-06 1,131* 0,00% (0,875) (0,000) Subsidiaries 298 ? -3,51E-05** 1,169* 1,50% (0,034) (0,000) Totaal S en B 298 ? -2,77E-05 2,300* 0,40% (0,237) (0,004)
7.2.8 Cultuurverschillen tussen gastland en thuisland
Deze variabele kijkt of de cultuurverschillen van Hofstede22 invloed hebben op de keuze tussen subsidiaries en/of branches. In alle gevallen bleek er geen sprake te zijn van een normale verdeling. De steekproefgrootte van minimaal 253 combinaties is echter voldoende om de uitkomsten toch te mogen interpreteren. In bijna alle gevallen was er geen probleem met de autocorrelatie. In twee gevallen was er sprake van heteroskedasticiteit. De resultaten aangaande UAI ondervonden dit probleem. Dit is opgelost door de extreme waarden weg te laten. In dit geval waren dat alle waarden boven 62. Hierdoor vielen 10 van de 263 gevallen af. Een specifiek probleem deed zich voor bij IDV in relatie tot subsidiaries. De heteroskedasticiteit viel niet op te lossen met het weglaten van extreme waarden, corrigeren voor heteroskedasticiteit, het gebruik van WLS of het gebruik van log-waarden. Hierdoor zijn deze resultaten niet meegenomen. Uit de resultaten in Tabel O blijkt dat in geen van de gevallen er een significante relatie bestaat met het aantal branches. Wel zien we negatief significante resultaten bij het aantal subsidiaries. In het geval van PDI en UAI is dit op het 5% significantieniveau en voor MAS zelfs op het 1% niveau. De R2 is in alle gevallen echter laag met een percentage van rond de 2%. Deze resultaten geven aan dat hoe groter het cultuurverschil op elk van de drie vlakken, hoe minder subsidiaries er in een land te vinden zijn. Bij de invloed van de cultuurvariabelen op het totaal van S en B vinden wij in alle gevallen een negatief verband. Echter, alleen bij PDI en IDV is dit significant. In het geval van PDI op het 10% en in het geval van IDV op het 1% significantieniveau. De R2 is respectievelijk 1,44% en 2,54%. Dit is, wederom in vergelijking met andere variabelen, aan de lage kant.
Tabel O. Testresultaten invloed cultuurverschillen op aantal subsidiaries en/of branches
Y n V Δ PDI ^ Constante R2 V Δ IDV ^ Constante R2
Branches 263 ? -3,5E-03 1,233* 0,35% ? -3,7E-03 1,267* 0,41%
(0,341) (0,000) (0,298) (0,000)
Subsidiaries 263 ? -7,39E-03** 1,149* 1,81% ?
(0,029) (0,000)
Totaal S en B 263 ? -1,09E-02*** 2,383* 1,44% ? -1,38E-02* 2,566* 2,54%
(0,052) (0,000) (0,009) (0,000)
Y n V Δ MAS ^ Constante R2 n / V Δ UAI ^ Constante R2
Branches 263 ? 1,53E-03 1,117* 0,04% 253 / ? 5,79E-03 0,972* 0,85%
(0,730) (0,000) (0,143) (0,000)
Subsidiaries 263 ? -1,13E-02* 1,196* 2,94% 253 / ? -9,30E-03** 1,182* 2,47%
(0,005) (0,000) (0,012) (0,000)
Totaal S en B 263 ? -9,80E-03 2,314 0,80% 253 / ? -3,52E-03 2,153* 0,14%
(0,147) (0,000) (0,559) (0,000)
* Significant op 1% niveau. ** Significant op 5% niveau. *** Significant op 10% niveau ^ Het betreft hier alleen absolute getallen.
22 Ter informatie: PDI = hiërarchie, IDV = individualiteit, MAS = mannelijkheid en UAI = onzekerheidstolerantie van een cultuur.
Nu dat alle resultaten besproken zijn is het mogelijk de resultaten overzichtelijk uiteen te zetten tegen de verwachtingen. In Tabel P vindt u hiervan een overzicht voor alle acht variabelen. De resultaten van zowel de clusters als de losse variabelen zijn weergegeven. In het volgende hoofdstuk zullen deze verschillen besproken worden en de conclusies getrokken worden uit de bevindingen in dit hoofdstuk.
Tabel P. Totale resultaten tegenover verwachtingen gebaseerd op bestaande literatuur
Verwachte Verwachte Verwachte Resultaat Branches Resultaat Subsidiaries Resultaat totaal S en B # Variabele teken B* teken S* teken totaal* Cluster Los Cluster Los Cluster Los
1 Totale activa + + + +* +* +** + +* +* 2 Restricties thuisland Aandelen ? ? ? - + + + + -Verzekeringen ? ? ? + - + + + -Vastgoed ? ? ? - - + - - -Totaal restricties ?/+ ?/+ ?/+ - +
-3 Bruto Nationaal Product gastland ? ? ? +* +* +* + +* +*
4 Restricties gastland
Aandelen - + ? - + - - -
-Verzekeringen - + ? - - - -*** -
-Vastgoed - + ? + - + -*** + -***
Totaal restricties - + ? - -** -**
5 Bruto Nationaal Inkomen per inwoner - - - + +* + +* + +*
6 Belastingtarief + - ? - - - - - -7 Afstand ? ? ? + + -*** -** - -8 Δ PDI absoluut ? ? ? - - - -** - -*** Δ IDV absoluut ? ? ? - - -*** - -* Δ MAS absoluut ? ? ? + + -** -* - -Δ UAI absoluut ? ? ? +** + - -** -